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公开(公告)号：CN115049949A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210473939.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器人导航技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的物体表达方法。本发明通过机器人搭载的双目相机获取关于场景的当前帧图像；从当前帧左右图像中检测场景里的物体；对得到的左右图像中的物体进行匹配，完成相同物体的配对；利用卡尔曼滤波与匈牙利匹配对双目帧间的物体进行跟踪，一旦检测到相同物体，利用两帧中的四张图像完成对物体的语义信息提取，包括物体的大小，位置和姿态。本发明提出了一种可靠性好、适用性广的物体表达方法，保证场景中任意形状的物体都能提取出有价值的语义信息，从而促进视觉同步定位与建图的精度和语义性。
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公开(公告)号：CN115049949B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210473939.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器人导航技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的物体表达方法。本发明通过机器人搭载的双目相机获取关于场景的当前帧图像；从当前帧左右图像中检测场景里的物体；对得到的左右图像中的物体进行匹配，完成相同物体的配对；利用卡尔曼滤波与匈牙利匹配对双目帧间的物体进行跟踪，一旦检测到相同物体，利用两帧中的四张图像完成对物体的语义信息提取，包括物体的大小，位置和姿态。本发明提出了一种可靠性好、适用性广的物体表达方法，保证场景中任意形状的物体都能提取出有价值的语义信息，从而促进视觉同步定位与建图的精度和语义性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115330852A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210884061.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种水下相机‑IMU‑深度计的空间联合标定方法，通过传统视觉图像特征方法对相机初始化，获得相机位姿和路标点信息；利用规划运动激励获得深度计和IMU测量数据，同时通过视觉位姿变化的信息约束，对深度数据离群点剔除；采用多组有效的相邻帧间深度信息、视觉信息和IMU预积分信息，建立手眼标定方程组；对方程组进行优化求解，获得外参变换初值；将初值加入后端非线性优化，并通过空间变换关系求解外参。本发明考虑到深度计测量数据只发生在垂直方向，通过运动约束，建立伪手眼标定方程组，对外参进行非线性优化，克服了水下相机‑IMU‑深度计外参不易获得，手工机械测量误差大的问题，为水下多传感器融合SLAM提供了准确的相机‑IMU‑深度计外参变换信息。
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公开(公告)号：CN113109762B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110370348.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下航行器的对接回收技术领域，具体涉及一种用于AUV对接回收的光视觉引导方法。本发明的步骤包括光源识别、光源匹配和立体测距，光源识别是通过自适应识别算法和伪光源判别算法，识别图像中正确的光源成像；光源匹配是将立体图像的左右图像中识别到的光源，通过定义的光源特征进行配对，并利用极线搜索算法保证配对准确性；立体测距是采用三角测量方法计算已配准光源的三维坐标，并通过最小二乘法优化光源位置。本发明可靠性好、精度高，在有干扰的水下环境中能准确识别出基站光源，并得到精确的基站位置。
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公开(公告)号：CN113109762A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110370348.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下航行器的对接回收技术领域，具体涉及一种用于AUV对接回收的光视觉引导方法。本发明的步骤包括光源识别、光源匹配和立体测距，光源识别是通过自适应识别算法和伪光源判别算法，识别图像中正确的光源成像；光源匹配是将立体图像的左右图像中识别到的光源，通过定义的光源特征进行配对，并利用极线搜索算法保证配对准确性；立体测距是采用三角测量方法计算已配准光源的三维坐标，并通过最小二乘法优化光源位置。本发明可靠性好、精度高，在有干扰的水下环境中能准确识别出基站光源，并得到精确的基站位置。
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公开(公告)号：CN115542927B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211130058.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明公开了一种海底地形等深线辅助导航路径规划方法，属于水下地形辅助导航与定位领域。本发明通过研究等深线地形匹配特性，从等深线先验海图中提取等深线疏密及等深线平滑度作为海底地形适配性，并根据海底地形适配性完成地形适配区建模；采用双向RRT*进行全局路径规划，在随机树扩展中，根据所处位置的等深线法线方向进行随机树节点筛选；在计算花费中，将AUV所处位置的地形适配性作为奖励函数考虑在计算范围内，寻求最优的规划路径；最后对规划好的路径利用贝塞尔曲线进行优化，满足AUV实际航行中的性能。
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公开(公告)号：CN115542927A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211130058.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种海底地形等深线辅助导航路径规划方法，属于水下地形辅助导航与定位领域。本发明通过研究等深线地形匹配特性，从等深线先验海图中提取等深线疏密及等深线平滑度作为海底地形适配性，并根据海底地形适配性完成地形适配区建模；采用双向RRT*进行全局路径规划，在随机树扩展中，根据所处位置的等深线法线方向进行随机树节点筛选；在计算花费中，将AUV所处位置的地形适配性作为奖励函数考虑在计算范围内，寻求最优的规划路径；最后对规划好的路径利用贝塞尔曲线进行优化，满足AUV实际航行中的性能。
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